본 논문은 촉감기반 네트워크 시스템을 위한 적용형 전송기법들에 대한 기존의 연구들을 소개한다. 우선 촉감기반 네트워크 시스템의 구조와 데이터 유행에 따라서 촉감기반 네트워크 시스템을 분류하고 촉감기반 시스템을 위한 네트워크 QoS 요구 조건에 관한 기존의 연구들을 정리한다. 촉감기반 시스템을 위한 기존의 네트워크 적응형 전송기법에 대해서 네트워크 지연 및 지터 보상 기법, 손실 제어, 그리고 전송률 제어 기법들로 나누어 소개한다. 촉감기반 네트워크 시스템을 위한 기존의 연구들을 정리하므로써 더 효율적인 네트워크 적응형 전송 기법들의 개발을 위한 기반을 마련하고자 한다.
In this paper, we describe ubiquitous environments and the trend of convergence that is an evolution path of. current telecommunication, and show the concept of broadband convergence network, service feature and evolution path. In order to converge wire and wireless communication, telecommunication and broadcasting, voice and data efficiently, broadband convergence network divides a network into service layer, control layer, transport layer, ubiquitous access and terminal layer. Broadband convergence network will be a network that can provide and control broadband multimedia services with QoS and security of different and customized level. Then we depict characteristics and types of broadband multimedia service, and describe the characteristic of broadband convergence network. Finally, we show ubiquitous network based on the broadband convert- gence network to provide ubiquitous service which is a future telecommunication service. We also describe requirements of ubiquitous network such as an intelligent and context based platform, convergence terminals, ubi- quitous computing devices, etc.
광 네트워크 기술의 발달로 인해 오늘날 대부분의 네트워크는 수십 Gb/s를 지원한다. UDT(UDP-based Data Transfer protocol)는 대역폭과 지연시간이 큰 네트워크 환경에서 대용량 데이터 전송을 위한 프로토콜이다. 그러나 UDT는 고정된 sync-interval(0.01초) 간격으로 주기적인 rate control을 실행한다. 네트워크 트래픽 상태의 변화가 심한 환경에서는 sync-interval 동안 가용 대역폭을 충분히 활용하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 논문은 sync-interval 구간에서 네트워크 트래픽 상태에 적응적인 rate control 기법을 제안한다. 네트워크 트래픽 상태는 RTT 변화를 바탕으로 판단한다. 제안 기법은 네트워크 상태를 4개의 구간으로 설정하여 패킷 sending period를 조절함으로써 rate control을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 기존 UDT에 비해 throughput 과 안정성이 향상되었음을 보였다.
The Home network system means that information appliances, Home PCs, etc., using wired or wireless network method enable to control and share with peripheral devices such as internet, shared data, a scanner and a printer, and it is networking solution, which intelligent communication will be possible as the system which can do a remote control such as TV Set, refrigerators, air conditioners, DVD players, digital camcorders based on external network using an internet, a potable information terminal and a mobile phone whenever, wherever and freely. In this study, the home network interface solution is used one of the wired network standards, PLC (Power-Line Communication) technology, so we can construct of intelligent home network's home controller without re-build a network at home. On keeping with current waves of thought, we will focus on a home controller development with great interest which is enabled to do an effective managed control, applying intelligent home network technology which can be new paradigm like a cyber apartment.
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control Performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation. and steady- state accuracy and transient response.
This paper presents an improved adaptive neural network autopilot based on our previous study for track-keeping control of ships. The proposed optimal neural network controller can automatically adapt its learning rate and number of iterations. Firstly, the track-keeping control system of ships is described For the track-keeping control task, a way-point based guidance system is applied To improve the track-keeping ability, the off-track distance caused by external disturbances is considered in learning process of neural network controller. The simulations of track-keeping performance are presented under the influence of sea current and wind as well as measurement noise. The toolbox for track-keeping simulation on Mercator chart is also introduced.
This paper presents a traffic control agent that can perform the dynamic resource allocation by controlling traffic flows on a DiffServ network. In addition, this paper presents a router that can support DiffServ on Linux to support selective QoS in IP network environment. To implement a method for selective traffic transmission based on priority on a DiffServ router, this paper changes the queuing discipline in Linux, and presents the traffic control agent so that it can efficiently control routers, efficiently allocates network resources according to service requests, and relocate resources in response to state changes of the network.
Multi-hop wireless mesh networks (WMNs) suffer from significant packet losses due to insufficient available bandwidth and high channel error probability. To conquer packet losses, end-to-end (E2E) error control schemes have been proposed. However, in WMNs, E2E error control schemes are not effective in adapting to the time-varying network condition due to large delay. Thus, in this paper, we propose a network-adaptive error control for video streaming over WMNs that flexibly operates E2E and hop-by-hop (HbH) error control according to network condition. Moreover, to provide lightweight support at intermediate nodes for HbH error control, we use path-partition-based adaptation. To verify the proposed scheme, we implement it and evaluate its transport performance through MPEG-2 video streaming over a real IEEE 802.11a-based WMN testbed.
A motion controller has been used variously in industry such as semiconductor manufacture equipment, industrial robot, assembly/conveyor line applications and CNC equipment. There are several types of controller in motion control. One of these is a PC-based motion controller such as PCI or ISA, and another is stand-alone motion controller. The PC bus-based motion controller is popular because of improving bus architectures and GUI (Graphic User Interface) that offer convenience of use to user. There are some problems in this. The PC bus-based solution allows for only one of the form factors, so it has a poor flexibility. The overall system package size is bigger than other motion control system. And also, additional axes of control require additional slot, however the number of slots is limited. Furthermore, unwieldy and many wirings come to connect plants or I/O. The stand-alone motion controller has also this limit of axes of control and wiring problems. To resolve these problems, controller must have capability of operating as stand-alone devices that resides outside the computer and it needs network capability to communicate to each motion device. In this paper, a network-based stand-alone motion system is proposed. This system integrates PC and motion controller into one stand-alone motion system, and uses CAN (Controller Area Network) as network protocol. Single board computer that is type of 3.5" FDD form factor is used to reduce the system size and cost. It works with Windows XP Embedded as operating system. This motion system operates by itself or serves as master motion controller that communicates to slave motion controller. The Slave motion controllers can easily connect to master motion system through CAN-network.
This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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